가상 데이터 증식을 이용한 Pix2pix 기반의 물방울 제거 학습

초록

본 논문은 딥러닝 기법을 활용하여 영상에서 카메라 렌즈 상에 물방울이 맺힌 부분을 효율적으로 제거하는 영상 변환 방법을 제안한다. 제안 방법에서 다른 도메인의 영상을 새롭게 형성한다는 점에 있어 두 영상의 특징을 잘 파악할 수 있는 GAN(Pix2pix Generative Adversarial Network) 모델을 통해 효과적으로 물방울이 제거된 영상을 얻는 방법을 제안한다. 또한, 촬영 영상을 기반으로 하는 학습 방법에 있어 많은 학습용 데이터가 필요하다는 점과 모델 학습 특성상 불필요한 노이즈가 발생하거나 물방울 사진을 정확하게 얻지 못하는 경우가 발생될 수 있는데, 가상의 물방울 영상 데이터를 생성하고 CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 효과적으로 식별함으로써 학습 데이터를 효율적으로 확보하는 방법을 제안한다.

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